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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了基于数据驱动的直流微电网母线电压预测控制方法，以非隔离双向半桥型DC‑DC变换器为控制对象，在电压外环和预测电感电流内环的基础上，增加了等效负载电流前馈环节，可以实现母线电压快速动态响应以及提升系统抗干扰能力；多步预测电流内环的参考信号为电压外环输出与神经网络观测得到的等效负载电流值之和，多步预测过程得到预测值构造电感电流代价函数，经过滚动寻优流程得到作用于系统的最优开关状态，控制开关管的导通与关断，此时可以实现直流母线电压的准确跟踪；相较于传统预测控制方法，提高了电感电流预测精度，简化了非线性干扰观测器的设计与推导过程，以此加强母线电压动态响应能力以及抑制系统扰动的能力。
主权项：1.基于数据驱动的直流微电网母线电压预测控制方法，其特征在于，具体按照如下步骤实施：步骤1，建立非隔离双向半桥型DC-DC变换器在Boost模式和Buck模式下的状态空间平均模型，确立母线电压和电感电流为系统状态变量，分别得到电感电流和母线电压的状态空间数学模型；步骤2，根据系统电感电流表达式，通过一阶前先欧拉离散化方法分别建立Boost和Buck模式下电感电流预测模型，通过两步预测得到电感电流预测值；步骤3，将各电感电流预测值和实际系统电感流参考信号做差，构造代价函数进行寻优，得到当前控制周期最优开关状态；步骤4，采集不同实验工况下系统直流母线电压值、光伏输出电压值和恒功率负载的功率值，以及同时采集等效负载电流的值，将前三项作为输入数据，后一项作为输出数据，一一对应起来，建立用于神经网络训练的数据集；步骤5，初步确定神经网络结构，经过训练得到最终神经网络结构，将最终神经网络模型使用到在线运行的系统中，利用神经网络输出等效负载电流观测值前馈至电流内环，通过预测电流内环输出开关状态对系统开关管实施控制。
全文数据：
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百度查询： 西安理工大学 基于数据驱动的直流微电网母线电压预测控制方法
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